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摘要
为了提升SSD(single shot multiBox detector)的检测精度，提出一种基于Anchor-object匹配的A-SSD(anchor-object SSD)目标检测算法。在算法的特征提取部分，使用并行卷积和空洞卷积构成感受野模块，增大特征图的感受野，获得多尺度的特征信息；将含有纹理、边缘等细节信息的浅层特征与含有丰富语义信息的深层特征融合。在算法的检测器部分，采用Anchor-object匹配方法联合SSD多层特征图为每个检测目标构建相应的Anchor包，通过选择-抑制优化策略，选择置信度较高的Anchor去更新模型，为每个Anchor评估得分。通过迭代学习，模型的参数、Anchor的位置坐标与分类置信度不断优化。在PASCAL VOC数据集上A-SSD算法的mAP达到了80.7,在车间行人数据集上A-SSD算法的漏检率为3.5%,准确率为91.5%。
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